改进PSO算法在污水处理控制器优选中的应用

针对控制性能指标不兼容难以选择控制器,提出了一种改进的PSO控制算法.构造了基于多性能指标参数的目标函数,研究了基于PSO的改进控制算法,剖析了可快速搜索到收敛于全局最优极值所对应各个控制器控制参数机理,以SBR工艺污水处理系统控制器参数选择为例,建立了DO参数控制模型,设计了改进的PID控制器和多模态HSIC控制器.仿真实验显示:改进的PSO算法有更强的鲁棒性和更好的动静态控制品质.研究结果表明该算法用于污水处理系统控制器参数优选的合理性与可用性.     

高等级公路路线方案的多目标量化优选

应用最小二乘法准则,并改进了层次分析法判断矩阵的构成,获得考虑专家评价水平的诸影响因素权向量;基于集值统计法和属性数学原理,建立了对高等级公路路线方案量化综合评价优选模型,并给出了计算实例.     

搞好工程项目造价控制、建设“节约型”社会

建设项目工程造价控制的意义和措施。     

构筑物超薄预应力砼板施工质量控制

本文阐述了构筑物超长、超薄预应力砼结构施工中施工难点及处理的方法.     

混沌序列在准同步码分多址系统中的应用

为了获取适用于准同步码分多址系统的混沌序列 ,提出一种用于准正交序列性能分析的优选准则 ,并通过系统仿真对优选混沌序列进行了验证。在准同步码分多址系统中 ,影响系统性能的是零时延附近的部分扩频序列相关函数 ,而且奇相关函数和偶相关函数发挥同等重要的作用。据此对初值不同的 L ogistic映射序列进行筛选 ,得到了混沌准正交序列组。采用 Monte Carlo的方法 ,在 AWGN信道下对采用混沌优选序列的准同步码分多址系统进行了仿真。结果表明 :优选的混沌序列具有优秀的准正交性 ,适用于准同步码分多址系统     

基于刚度性能优化的比例灵敏度方法研究

文章针对某款微型纯电动汽车扭转刚度不足的问题,在详细参数设计阶段提出了用比例灵敏度方法为基础对白车身结构件进行尺寸优化。首先利用Hyper Mesh软件建立正确的白车身有限元模型,并对其刚度性能进行分析;基于扭转刚度性能提升的需求,在已有灵敏度方法研究的基础上,提出了比例灵敏度变量优选方法;最后建立优化数学模型,以车身质量最小化为目标、扭转刚度性能要求为约束,通过优化白车身薄板件厚度,得到满足性能要求的车身结构。优化后扭转刚度提升了24.56%,验证了比例灵敏度变量优选方法对结构刚度性能提升的有效性。     

基于Vague集的水电工程方案模糊综合评价

水利工程建设方案决策是多目标综合评价问题,系统指标信息具有复杂、多变,模糊、不确定等特点,采用Vague集相似度量评价模型构建水利工程建设方案综合决策模型,建立基于Vlague集的指标隶属度计算方法,构造基于Vague集相似度的多目标方案评价.针对建设方案决策评价指标的不确定性,通过肯定、踌躇、否定的Vague集相似度量概念延伸了传统模糊集的评价、分析方式.将方法应用于水利工程建设方案决策实例,取得较为满意的结果,表明了方法的合理可行性,为水利工程的建设方案评价提供了科学决策的新途径.     

基于方位优选多信息指纹的无源标签室内定位研究

基于指纹的超高频射频识别(UHFRFID)定位现存的方法主要依赖于一些单指纹和全局参考点上,针对指纹库存在数据量冗余和易受到环境变化影响的问题,提出了一种方位优选多信息指纹(OPMIF)技术.OPMIF是一种指纹融合技术,它结合对目标到达角(DOA)的模糊估计,为不同位置目标构建特定的指纹数据库.首先,通过阵列天线相位控制筛选方位优选参考标签(OPRT),无需精确计算目标的DOA因而不会增加计算量和定位时延.然后,利用阵列天线接收OPRT标签的多频多径响应(MFMP)获取多种指纹.多种指纹融合包含更多环境相关的信息,可以改善单一指纹定位易受环境变化影响的缺点.多信息指纹(MIF)包括信号协方差矩阵(SCM)、接收信号强度(RSS)和信号子空间(SSP).然后将定位问题转化为模式识别问题,基于集成学习算法随机森林(RF)设计多个分类器来训练不同类型的指纹.最后,针对同一样本数据多指纹训练的不同学习器的估计结果可能不同,同时对于不同采样数据的同一种指纹学习器的估计结果也有可能不同,提出了一种后验权重估计定位(PWEL)算法来融合不同分类器和样本的预测.仿真实验通过定位误差累积分布函数(CD...     

动物品种优序决策的多层次模糊数学综合评判

为克服单层次的模糊综合评判产生结论不易区分、评价失效的缺陷，给出了多层次模糊综合评判的数学模型，结合动物品种优选排序研究，将众多因素剖分为若干子因素集，在单层次评判基础上，进行高层次的综合评判，获得了优选排序的研究结果。最后采用两种不同的模糊合成算子，映证了优序决策的同一性。     

改进混沌优化算法在水电站水库优化调度中的应用

为提高多维目标函数全局最优解的计算精度,提出了一种改进的混沌优化算法(MCOA).利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性进行全局寻优;通过引入解向量的优选,将解向量定位到最优解的附近,从而找出全局最优解.最后将该算法应用于水电站水库优化调度问题,并进行仿真计算,计算结果验证了算法的有效性.MCOA原理简单,易于编程实现,具有较大的实用价值,为求解水电站水库优化调度问题提供了一种有效方法.